Kuadrat terkecil Rekursif Matlab

1. Apa metode rekursif terkecil kuadrat?
2. Bagaimana Anda melakukan kuadrat terkecil di Matlab?
3. Apa tujuan estimasi kuadrat terkecil rekursif?

Apa metode rekursif terkecil kuadrat?

Recursive least squares (RLS) adalah algoritma filter adaptif yang secara rekursif menemukan koefisien yang meminimalkan fungsi biaya kuadrat terkecil tertimbang yang berkaitan dengan sinyal input. Pendekatan ini berbeda dengan algoritma lain seperti kotak rata -rata terkecil (LMS) yang bertujuan untuk mengurangi kesalahan kuadrat rata -rata.

Bagaimana Anda melakukan kuadrat terkecil di Matlab?

x = lsqr (a, b) berupaya memecahkan sistem persamaan linier a*x = b untuk x menggunakan metode kuadrat terkecil. LSQR menemukan solusi kuadrat terkecil untuk x yang meminimalkan norma (b-a*x) . Saat a konsisten, solusi kuadrat terkecil juga merupakan solusi dari sistem linier.

Apa tujuan estimasi kuadrat terkecil rekursif?

Estimator kuadrat terkecil rekursif memperkirakan parameter sistem menggunakan model yang linier dalam parameter tersebut. Sistem seperti itu memiliki bentuk berikut: y (t) = h (t) θ (t) . y dan h adalah jumlah yang Anda berikan kepada blok untuk memperkirakan θ.